La Metodología De Kimball

Resumen

Los almacenes de datos (data warehouses en inglés) toman cada

día mayor importancia, a medida que las organizaciones pasan de

esquemas de sólo recolección de datos a esquemas de análisis de los

mismos. Sin embargo a pesar de la gran difusión de los conceptos

relacionados con los almacenes de datos, no existe demasiada

información disponible en castellano en cuanto a las metodologías para implementarlos. En este breve artículo intentaremos brindar una

explicación general de una de las metodologías más usadas, la

metodología de Kimball.

Palabras Claves: Metodologías de implementación de almacenes de

datos- Almacenes de datos - Metodología de Kimball

1. Introducción

Un almacén de datos (data warehouse, DW) según Inmon (Inmon

02, Imhoff & Galemmo 03), es una colección de datos orientada a un

determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un historial completo de la organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente con herramientas OLAP, de procesamiento analítico en línea). Por otra parte Kimball (Kimball 98) la define como “una copia de los datos transaccionales estructurados específicamente para consultas y análisis”. Actualmente uno de los mayores impedimentos para construir este tipo de almacenes de datos es la falta de conocimiento de metodologías adecuadas para su implementación, y la disciplina para cumplirlas.

En este breve artículo describiremos la metodología más utilizada

actualmente: la metodología de Kimball†.

2. Metodologías actuales

Existen muchas metodologías de diseño y construcción de DW.

Cada fabricante de software de inteligencia de negocios busca imponer

una metodología con sus productos. Sin embargo, se imponen entre la

mayoría dos metodologías, la de Kimball y la de Inmon. Para

comprender la mayor diferencia entre estas dos metodologías, debemos explicar además de la noción de DW mencionando en la introducción, la idea de Data mart. Un Data mart (Kimball et al 98) es un repositorio de información, similar a un DW, pero orientado a un área o departamento específico de la organización (por ejemplo Compras, Ventas, RRHH, etc.), a diferencia del DW que cubre toda la organización, es decir la diferencia fundamental es su alcance.

Desde el punto de vista arquitectónico, la mayor diferencia entre

los dos autores es el sentido de la construcción del DW, esto es

comenzando por los Data marts o ascendente (Bottom-up, Kimball) o

comenzando con todo el DW desde el principio, o descendente (Top-

Down, Inmon).

Por otra parte, la metodología de Inmon se basa en conceptos

bien conocidos del diseño de bases de datos relacionales (Inmon 02,

Imhoff & Galemmo 03); la metodología para la construcción de un

sistema

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